Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Data Analysis and Machine Learning:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Data Analysis and Machine Learning | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | mathematics |
| W-2 | algorithms and data structures |
| W-3 | programming |
| W-4 | probability calculus and statistics |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Developping a general understanding about data analysis and machine learning methods. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Programming PCA in MATLAB. | 3 |
| T-L-2 | Programming CART trees in MATLAB. | 4 |
| T-L-3 | Programming SVM optimization tasks (several versions) in MATLAB. | 4 |
| T-L-4 | Programming MARS algorithm in MATLAB. | 4 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Principal Component Analysis (PCA) as a method for dimensionality reduction. Review of notions: variance, covariance, correlation coefficient, covariance matrix. Minimization of projection lengths of data points onto a given direction. Derivation of PCA. Interpretation of eigenvalues and eigenvectors. | 3 |
| T-W-2 | Decision trees - CART algorithm. Impurity functions, greedy generation of a complete tree. Pruning heuristics for decision trees (depth-based, leaves-based). | 3 |
| T-W-3 | Support Vector Machines (SVM). Distance of data points from the decision hyperplane. Separation margin. Formulation of the SVM optimization task without and with Lagrange multipliers. Support vectors - what are they? Soft-margin SVM and related optimization tasks. SVMs with non-linear decision boundary using the kernel trick. | 5 |
| T-W-4 | Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) for approximation tasks. Construction of splines. Least-squares approximation with arbitrary bases (in particular MARS splines). Learning algorithm. Similarities to CART. | 2 |
| T-W-5 | Exam. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Participation in lab classes. | 15 |
| A-L-2 | Programming homework assignments. | 40 |
| A-L-3 | Preparation for short tests conducted in the lab at the end of each topic. | 4 |
| 59 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Participation in lectures. | 13 |
| A-W-2 | Preparation for the exam. | 15 |
| A-W-3 | Sitting for the exam. | 2 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lecture. |
| M-2 | Computer programming. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Four short tests (15 minutes long) at the end of each topic during the lab. |
| S-2 | Ocena formująca: Four grades for the programs written as homeworks. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Final grade for the lab calculated as a weighted mean from partial grades: - tests (weight: 40%), - programs (weight: 60%). |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Final grade for lectures from the test (2 h). |
Literatura podstawowa
- M. J. Zaki, W. Meira Jr, Data Mining and Analysis - Fundamental Concepts and Algorithms, Cambridge University Press, 2014
- P. Klęsk, Electronic materials for the course available at: http://wikizmsi.zut.edu.pl, 2015